2026
10,781 مقالات · 136 أيام · 10 فئات · متوسط 79 في اليوم
تدريب Ropedia W0 على 10 آلاف ساعة من فيديو البشر و3 آلاف ساعة من بيانات الروبوتات
Ropedia W0 نموذج world model للمشي والتلاعب بالأشياء لدى البشر والروبوتات معًا. بعد التقطير يولّد تنبؤات تمتد لدقائق في الزمن الحقيقي ويعمل في VR.
Anthropic: حصة المبتدئين في التوظيف تراجعت من 27% إلى 9%، وساعات عمل الوكلاء تتجاوز ساعات البشر 6 أضعاف
دراسة من Anthropic عن التوظيف داخلها: تراجعت حصة المبتدئين في التعيينات التقنية من 27% إلى 9%، وبلغت ساعات عمل الوكلاء التفاعليين بحلول أغسطس 6 أضعاف ساعات البشر.
TokenGate يُسرّع مرحلة prefill في نماذج اللغة الكبيرة بمعدل يصل إلى 11.3 مرة عبر تقليم قابل للتعلم
قدّم ليانا باتيل وريشاب رانجان وأيون ستويكا وماتي زهاريا وكارلوس غيسترين من جامعة كاليفورنيا في بيركلي نظام TokenGate لتسريع مرحلة prefill في نماذج اللغة الكبيرة.
IQuest-Q1: نموذج MoE مفتوح بـ320 مليار معامل للبرمجة الوكيلية في سطر الأوامر
RAG البسيط يتفوق على أنظمة الذاكرة الوكيلية في ستة من سبعة اختبارات
AgentVQA يختبر 22 نموذج VLM في المهام الوكيلية: أفضلها لم يتجاوز 58.5%
Cola2 تتفوق على Llama-3-8B في HellaSwag بعدد رموز أقل بـ43 مرة
Verus-Insight يعلّم كاشف الفيديو المولَّد بالذكاء الاصطناعي العثور على الشوائب وإثباتها
قسّم باحثون البحث عن الشوائب في الفيديوهات المولَّدة إلى ثلاث مهارات هي التخطيط والتحقق والتجميع، وأطلقوا نموذج Verus-Insight ومعيار Verus-Bench.
AnyGameRenderer يكسو النماذج الأولية الرمادية للذكاء الاصطناعي بالرسومات ويحافظ على الوحدات بنسبة 62,9%
مُصيِّر توليدي مبني على نموذج MiniMax-H3 بحجم 33B يحوّل المجسمات الرمادية في ألعاب وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى فيديو مصقول؛ وارتفع تطابق الكيانات زمنياً من 50,9% إلى…
WeChat تفتح مصدر WeVisOne-VL: الكشف والأقنعة والماتينغ في نموذج VLM واحد
Anthropic تفتح باب التسجيل أمام علماء علوم الحياة: 8–12 أسبوعًا مع Claude مجانًا
Anthropic تنقل معيار Agent Skills إلى مؤسسة AAIF: مليون مهارة و280 مليون عملية تثبيت
Cohere تطلق استدلالًا سريًا على H100 في Azure مع الإثبات عن بُعد
Echo يعلّم روبوتات VLA فهم النجاح والفشل داخل الأفعال نفسها
أدرج باحثون إشارتَي stop وfailure داخل كل action chunk في نموذج VLA، وتُزال الضوضاء من الإشارتين أسرع من الحركات. ولا حاجة إلى وسم التقدم إطارًا بإطار.
HiSTEVE 1.0 يلعب Minecraft بالفأرة ولوحة المفاتيح: 85,0% على MineStudio Bench
وكيل VLA باسم HiSTEVE 1.0 ينجز مهام طويلة في Minecraft دون API ودون حالات لعبة مخفية: 85,0% على MineStudio Bench و37,4% على OpenHA، ومعول حديدي من الصفر.
Dual Exam: GPT 6 Astra يحصد 31,3 نقطة بين الوكلاء متعددي الوسائط
أعدّ أكثر من 80 مؤلفًا بنشمارك Dual Exam الذي يختبر الوكلاء ونماذج العالم كلًا على حدة. تصدّر GPT 6 Astra بـ 31,3، وسجّلت حزمة من 150 حالة صفر نجاحات.
PaperFormalizer يحوّل مقالات LaTeX إلى شيفرة Lean تم التحقق منها بمشاركة المؤلف
NVIDIA تطلق Flora مفتوح المصدر: وسم بيانات الروبوتات بتكلفة أقل 125 مرة من GPT-6 Astra
رمز الرسم البياني في G-Retriever بلا قيمة فعلية: تشابه جيب التمام 0.985–0.998
OPTIC يضغط per-layer embeddings في Gemma 4 E4B بمعامل 100 ويحتفظ بـ97,8% من الجودة
HiP3R يجمع مشاهد ثلاثية الأبعاد من آلاف لقطات الفيديو دون إعادة تدريب النماذج
اقترح باحثو NTU Singapore رسمًا بيانيًا هرميًا للأوضاع: تُحاذى مقاطع الفيديو أولًا في Sim(3)، ثم تحصل كل لقطة على كاميرا واحدة مشتركة SE(3).
Nestor: التناثر المتداخل في الانتباه يتفوق على MoE عند تساوي التكلفة
اقترح Tianzhe Chu وDruv Pai وYi Ma المحوّل Nestor، إذ يتداخل التناثر في الانتباه (attention) مع MoE ويحقق أداءً أفضل عند تساوي الحوسبة وفي مواصلة التدريب.
ثمانية وكلاء في VibeGame يبنون لعبة 2D من نص وصفي ويتفوقون على نظائرهم في GameCraft-Bench
استئصال التوجيه النظامي: كيف قلّصت تهيئة Claude Code من 19736 سطرًا إلى 3585 سطرًا دون خسارة الجودة
32.5 مليون روبل سنويًا لـ 300 موظف: كيف قمنا بتحويل الاقتصاد الحقيقي لتطبيق الذكاء الاصطناعي في الشركة إلى أرقام
Anthropic: Claude صمّم 318 484 بروتينًا في 64 ساعة، و17 منها اجتازت الفحص المخبري
RiseHarness يعلّم وكلاء الطرفية إصلاح غلافهم التشغيلي دون إعادة تدريب
يحسّن إطار RiseHarness غلاف وكلاء الطرفية عبر دورات متكررة مع تجميد الأوزان: يقارن بين التشغيلات الناجحة والفاشلة للمهمة نفسها، ويتحقق من التعديلات بإعادة التشغيل.
Lafa بـ 8 مليارات معامل يسرّع توليد النص 2.54 مرة دون فقدان الجودة
يقدّم باحثون نموذج Lafa، نموذج توليد متدفّق (streaming) بحجم 8 مليارات معامل، يولّد النص بسرعة أكبر بـ 2.54 مرة من النماذج التقليدية دون أي فقدان في الجودة. وتوفّر…
اختبار EvaOmni يقيّم 24 نموذج أومني: المتصدر يسجل 79,4% في الدقة، لكن التأريض عند 35,1%
يطلب EvaOmni من النماذج الإجابة مع الفواصل الزمنية للأدلة. سجّل Gemini3.7-Flash دقة 79,4%، لكن B.G. لديه انخفض إلى 12,3% في المهام الصعبة.
التعلّم الذاتي التكراري وFable 5.1: لماذا غادر سباق الذكاء الاصطناعي الجدل حول الذكاء العام الاصطناعي نحو التنسيق التطبيقي
Vercel تطلق durable-harness لتشغيل وكلاء الذكاء الاصطناعي في السحابة مع مقاومة الأعطال
TARSphere يختبر روبوتات بدماغ MLLM عبر 360 حلقة في 30 مشهدًا
